
import Head from 'next/head'

<Head>
  <script>
    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
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  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
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    }
  </script>
</Head>

![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif)

创建聊天机器人
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> [概念指南](https://docs.langchain.com/docs/use-cases/chatbots)

由于语言模型擅长生成文本，因此它们非常适合创建聊天机器人。除了基本提示/LLM之外，Chatbots中需要了解的一个重要概念是“记忆”。大多数基于聊天的应用程序都依赖于记住以前交互中发生的事情，而“记忆”旨在帮助实现这一点。

以下资源可用：

- [ChatGPT Clone](../modules/agents/agent_executors/examples/chatgpt_clone)：一个教程，介绍如何使用LangChain重新创建类似于ChatGPT的体验。
- [Conversation Memory](../modules/memory/getting_started)：一个教程，介绍如何使用不同类型的会话记忆。
- [Conversation Agent](../modules/agents/agents/examples/conversational_agent)：一个教程，介绍如何创建聊天代理。创建一个优化对话的代理程序。

其他相关资源包括：

* [Memory关键概念](../modules/memory)：关于内存相关关键概念的解释。
* [Memory示例](../modules/memory/how_to_guides)：使用内存工作的how-to示例集合。

更多的端到端示例包括：

* [语音助手](chatbots/voice_assistant)：一个教程，介绍如何使用LangChain创建语音助手。